联邦学习是顺应大数据时代和人工智能技术发展而兴起的一种协调多个参与方共同训练模型的
机制. 它允许各个参与方将数据保留在本地, 在打破数据孤岛的同时保证参与方对数据的控制权 …

联邦学习是顺应大数据时代和人工智能技术发展而兴起的一种协调多个参与方共同训练模型的
机制. 它允许各个参与方将数据保留在本地, 在打破数据孤岛的同时保证参与方对数据的控制权 …

随着大数据不断发展, 联邦学习已被广泛应用于各种各样的场景, 从而方便人们的生产生活,
但该技术给人们带来便利的同时也让用户面临着数据泄露的挑战, 因此数据安全成为联邦学习 …

随着数据孤岛现象的出现和个人隐私保护的重视, 集中学习的应用模式受到制约,
而联邦学习作为一个分布式机器学习框架, 可以在不泄露用户数据的前提下完成模型训练 …

摘要针对隐私保护的法律法规相继出台, 数据孤岛现象已成为阻碍大数据和人工智能技术发展的
主要瓶颈. 联邦学习作为隐私计算的重要技术被广泛关注. 从联邦学习的历史发展, 概念 …

联邦学习是一种新型的分布式学习框架, 它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其
数据隐私. 但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁 …

Federated Learning was deemed as a private distributed learning framework due to the
separation of data from the central server. However, recent works have shown that privacy …

Federated learning (FL) enables multiple clients to collaboratively train a model with the
coordination of a central server. Although FL improves data privacy via keeping each client's …

在大数据时代下, 深度学习, 强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展,
为机器学习提供了数据和算法层面强有力的支撑, 同时促进了机器学习的规模化和产业化发展 …

Federated Learning (FL) is a promising approach to privacy-preserving machine learning.
However, recent works reveal that gradients can leak private data. Using trusted SGX …